Здійснення цього завдання можливе трьома способами:
отриманням попередніх оцінок значень параметрів на основі спостережень;
знаходженням комбінацій параметрів, що відповідають модельованої ситуації, що базуються на методах оптимізації параметрів;
оцінкою ролі параметрів моделі за допомогою аналізу чутливості, метою якого є визначення того, як модель реагує на зміну значень параметрів і, як наслідок, того, наскільки правильно оцінені параметри. p align="justify"> Наступний крок аналітичного моделювання - імітація, тобто отримання за допомогою ЕОМ рішення модельних рівнянь при фіксованих значеннях параметрів і початкових умовах. І, нарешті, випробування моделі або, іншими словами, порівняння її вихідних параметрів з вихідними даними системи. Розрізняють два способи випробування:
перевірка (якісне або кількісне порівняння даних, отриманих в результаті моделювання, з дійсними значеннями)
перевірка значущості моделі (проведення експериментів для вивчення поведінки моделі і системи з метою виявлення їх подібності, а також для порівняння тенденцій поведінки моделі і системи). p align="justify"> Виділяється також адаптивне моделювання, при якому відбувається автоматична адаптація моделі до системи за допомогою ЕОМ.
Класифікація математичних моделей біологічних продукційних процесів була запропонована в книзі Г.Ю. Різниченко і А.Б. Рубіна (1993). Розрізняють три класи: 1) описові моделі, 2) якісні моделі (з'ясовують динамічний механізм досліджуваного процесу, здатні відтворити спостережувані динамічні ефекти в поведінці системи), 3) імітаційні моделі конкретних складних систем, що враховують всю наявну інформацію про об'єкт (і дозволяють прогнозувати поведінку систем або вирішувати оптимізаційні задачі їх експлуатації). Особливе значення надається саме останньому класу моделей, оскільки він виявляється корисним для практичних цілей. Коротко можна виділити наступні основні етапи побудови імітаційної моделі (Різниченко, Рубін, 1993):
формулювання основних цікавлять дослідника питань про поведінку складної системи, завдання вектора стану системи і системного часу;
декомпозиція системи на окремі блоки, пов'язані, але відносно незалежні; визначення компонент вектора стану кожного блоку, які повинні перетворюватися в процесі функціонування;
формулювання законів і гіпотез, що визначають поведінку окремих блоків та їх взаємозв'язок; розробка програм, відповідних окремим блокам;
верифікація кожного блоку при заморожених або лінеаризованих інформаційних зв'язках з іншими блоками;
об'єднання розроблених блоків, при цьому досліджуються різні схеми їх взаємодії;
верифікація ім...
